PID参数优化算法.pdf

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1、综述与评论化工自动化及仪表，2010，37(11)：1～4Contl’olandInstllJmentsinChPmicalIndustl了PID参数优化算法何佳佳，侯再恩(陕西科技大学电气与信息工程学院，西安710021)摘要：PID参数优化是自动控制领域研究的一个重要问题。为了实现最优PID控制，PID参数优化算法已成为国内外控制理论研究的一个热点。随着计算机技术的发展，一些新的智能算法得到了迅速发展和广泛应用。并在理论和应用方面都有重要的意义。主要介绍了PID参数优化算法以及近年来在此方面取得的研究成果，并对未来PID参数优化的研究方向作了展望。关键

2、词：PID控制；动态性能；参数优化；算法中图分类号：TP30l文献标识码：A文章编号：1000-3932(2010)1l删1舭1引言PID控制即比例一积分一微分(PD叩ortion．Inte．粤ral—Derivative)控制，它是建立在经典控制理论上的一种控制策略。在工业过程控制系统中，当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或精确的数学模型难以建立，或控制理论的技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时最常用的就是PID控制。即使我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，也适合采用PID控制

3、技术。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。它是迄今为止历史最悠久，生命力最强的控制方式，国内外95％以上的控制回路仍然采用PID结构。在控制理论和技术飞跃发展的今天，PID控制器仍被广泛应用主要是因为其控制结构简单、稳定性能好、可靠性高、易于实现等优点，而且许多高级控制都是以PID控制为基础的。而PID控制效果完全取决于PID参数的整定与优化，因此，PID参数的整定¨。1与优化算法”o显得尤为重要。为了实现最优PID控制，PID参数优化算法已成为国内外控制理论研究的一个热点，由于单纯形法一1等算法运算量大，而且极易陷

4、入局部最优，因此需要找一种简单而高效的PID参数优化算法。近年来，随着计算机技术的发展，一些新的智能算法得到了迅速发展和广泛应用，特别是模拟进化算法，在理论研究和应用研究方面都相当活跃。目前，对PlD参数优化算法的研究仍在继续，许多期刊不断地发表新的研究成果。本文主要介绍了五种PID参数优化算法，并对PID参数优化算法的发展作一综述。2Pm参数优化简介PID控制器由比例、积分和微分环节组成，其控制规律可表示为：础)唱㈤+寺船m掣】(1)将式(1)写成传递函数形式：G(s)=群l1+÷+％sl(2)‘』-5。式中：砗——比例系数；瓦——积分时间常数；％——微

5、分时间常数。PID参数优化通常由两部分组成，分别为目标函数与优化算法的选取。PID参数优化的目标函数通常是控制系统性能指标的定量描述，而控制系统的性能指标通常包括动态和静态两个方面。动态性能指标用于反应控制系统的瞬态响应情况，体现在：①控制系统的准确性或控制精度，通常用稳态误差来描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差；②响应的快速性，通常用上升时间(系统输出值第一次达到稳态值的时间)来定量描述；③控制系统的稳定性，通常用超调量和调节时间来描述。PID控制器的比例环节可以缩短系统响应时间，积分环节可以减小系统稳态误差，微分环节可以改善系统超调量，因此，可以通

6、过调整砗，正，％这三个参数来改善动态性能指标，使系统的控制性能达到给定的要求。从优化的角度来说，就是在这三个变量的参数空间寻找最优值，使系统的控制性能达到最优。3PID参数优化算法3．1基于遗传算法的Pm参数优化收稿日期：2010．10．12(修改稿)基金项目：陕两省教育厅专项号(08JK237)；陕西科技大学研究生创新基金资助项目·2·化工自动化及仪表第37卷遗传算法(GeneticA190rithm，GA)是一种新发展起来的优化算法，它起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究，是模拟生物在自然环境中的遗传和进化进程巾『形成的一种自适应全局优化概率搜索

7、算法，其基本思想是，将待求解问题转换成由个体组成的演化群体和对该群体进行操作的一组遗传算子，经历生成一评价一选择一操作的演化过程，反复进行，直到搜索到最优解。遗传算法的基本特点是：①它是对所求参数对应染色体进行进化，而不是对参数本身，因此不受目标函数约束条件的限制，也不受搜索窄间的限制；②它是对参数表示成的二进制编码串群体进行搜索，而不是在单个点上寻优，这大大减小了陷入局部最优的可能性，具有全局快速收敛的特点；③它只需已知目标函数及适应度函数便可开始操作；④其初始群体是随机生成的，可以很快到达最优解附近；⑤它具有并行性，即用较少的编码串对数量较大的区域完成

8、搜索；⑥其缺点是实时性不好，容易出现早熟现象，对于系统中的反馈信息